强人工智能技术难点-强人工智能技术难点有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于强人工智能技术难点的问题，于是小编就整理了1个相关介绍强人工智能技术难点的解答，让我们一起看看吧。

1. 隧道智能建造涉及哪些技术难题？

隧道智能建造涉及哪些技术难题？

隧道智能建造是近年来的一个热点研究领域，这种建筑方式可以帮助确保隧道工程的建造质量和安全，并提高建造效率。

但与此同时，也有一些技术难题需要克服：

1. 隧道成型技术：隧道形状和尺寸都非常规则，因此需要***用高精度成型技术，如钻孔机械、无人机测量等。

2. 数据***集和分析技术：在建造隧道过程中，需要收集并分析大量的数据（如地质、构造、环境等），然后将此数据转化为现实建筑的模型。需要用到数据分析、计算机视觉等技术。

3. 智能化设备技术：隧道智能建造需要大量智能设备，如自动化钻石掘进机、智能修补系统等，需要集成多种技术，包括机器人技术、人工智能等。

4. 环境监测技术：建造隧道时需要有完善的环境监测系统，包括空气质量监测、能源监测等。这需要运用到物联网技术、云计算和大数据应用。

总之，隧道智能建造需要应用多种技术，需要在各个技术领域不断深入探究和研究，才能实现隧道的智能化建造。

（1）铁路隧道工程地质环境信息综合勘察判释工程地质环境信息勘查判释是隧道设计施工的基础和前提。隧道智能建造要求针对不同结构化信息存在异步性、矛盾性特点，提出结构化、半结构化与非结构化信息的特征识别方法，规避庞杂数据融合分析过程中伴随的冲突矛盾问题，建立表征隧道地质信息的多源异构信息数据库。建立“信息格式化-深度挖掘-融合分析”隧道多源异构信息融合分析理论与方法，为隧道智能勘察设计、施工和管理提供理论基础和精细化的地质支撑。

（2）自动化围岩分级、爆破参数优化及设计参数选择隧道智能建造的理论技术及隧道长期安全稳定要求对施工期工装、围岩及支护结构协同作用机理进行深度剖析。研究“机械-围岩-支护”动力耦合模型，给出满足工程安全的极限变形值，建立基于深、浅层隧道围岩结构稳定性的荷载效应分析模型，推导围岩压力计算公式，并确定预测荷载、基本荷载及结构支护荷载计算方法。基于人工智能匹配技术，建立设计参数智能化动态优化选择系统，根据隧道围岩评价结果，进行隧道钻爆设计、支护结构设计自适应调节，确定爆破设计参数、支护结构类型及参数。提高智能施工装备条件下支护设计对围岩的自主适应性，为高效施工提供科学依据。

（3）铁路隧道型谱化智能装备施工状态实时感知与动态调控技术机械装备施工期间会***集、收集多类型大量数据。基于大数据挖掘技术，研究隧道施工参数与装备故障的关联规律，提出智能施工装备故障远程在线监测与诊断方法。实现施工故障状态的感知识别与自动调控，建立“地质智能评价—自适应设计—智能装备作业—过程动态调节—故障实时反馈”的施工状态实时感知与动态调控体系。

（4）铁路隧道智能建造自适应控制理论隧道智能建造全生命周期是一个动态过程，提出与铁路隧道智能化建造匹配的自适应控制系统设计方法，比较各种自适应控制算法的性能，并应用于机械装备自动控制、监控量测数据传输处理、多源异构信息融合分析、各类建筑材料性能比选及适配。

（5）“地-隧-机-信-人”智能建造协同管控与可视化远程控制系统***用计算机AI、VR与BIM信息化技术，构建三维隧道及围岩环境信息化模型，研发可实现信息存储查询、三维可视化、工程水文地质信息再现、设计施工监测数据实时反馈、安全风险实时感知的智慧隧道建造基础平台。针对机械化、信息化、人机结合等。

到此，以上就是小编对于强人工智能技术难点的问题就介绍到这了，希望介绍关于强人工智能技术难点的1点解答对大家有用。

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